PERBANKAN DIGITAL telah menjadi bagian penting dari kehidupan kita. Mulai dari transaksi harian seperti transfer uang, pembayaran tagihan, hingga investasi, semuanya dilakukan secara online. Meski demikian, kemudahan ini juga membawa risiko besar, yakni enipuan finansial.
Seiring meningkatnya volume transaksi digital, Bank Indonesia (BI) melaporkan nominal transaksi perbankan digital (digital banking) mencapai Rp5.103,03 triliun pada Februari 2024 atau tumbuh 19,72% secara tahunan (year on year/yoy), maka semakin banyak pula cara yang digunakan oleh penipu untuk mencuri dana atau informasi sensitif. Tak hanya merugikan dari sisi finansial, aktivitas penipuan juga bisa merusak reputasi bank dan mengikis kepercayaan nasabah.
Untuk mengatasi tantangan ini, machine learning (ML), atau pembelajaran mesin, telah menjadi senjata utama. Teknologi ini memungkinkan bank untuk mendeteksi penipuan secara otomatis, mengurangi kebutuhan intervensi manual, dan meningkatkan kecepatan serta ketepatan dalam merespons ancaman. Bagaimana teknologi ML dapat membantu mendeteksi penipuan secara efektif di perbankan digital, serta memberikan panduan praktis bagi perusahaan keuangan yang ingin mengadopsinya?
Pentingnya deteksi penipuan otomatis
Di masa lalu, penipuan finansial sering kali dideteksi melalui pemeriksaan manual oleh staf bank atau berdasarkan aturan-aturan statis (rule-based). Namun, metode tradisional ini memiliki banyak kelemahan. Penipu semakin pintar, metode penipuan semakin kompleks, dan volume transaksi digital terus meningkat.
Untuk mengatasi tantangan ini, machine learning (ML), atau pembelajaran mesin, telah menjadi senjata utama. Teknologi ini memungkinkan bank untuk mendeteksi penipuan secara otomatis, mengurangi kebutuhan intervensi manual, dan meningkatkan kecepatan serta ketepatan dalam merespons ancaman.
Pendekatan manual tidak lagi efisien untuk menangani skala dan kecepatan ini. Di sinilah machine learning memainkan peran penting. Teknologi ML memungkinkan komputer untuk belajar dari data, mendeteksi pola, dan membuat prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dengan menggunakan algoritma yang canggih, ML dapat memproses data dalam jumlah besar secara cepat, mendeteksi transaksi mencurigakan, dan menandainya sebagai potensi penipuan.
Ada beberapa keuntungan dari sistem ini. Pertama, deteksi real-time. ML mampu menganalisis transaksi pada saat berlangsung, memungkinkan sistem untuk merespons penipuan secara langsung tanpa menunggu proses verifikasi manual.
Kedua, soal skalabilitas. Sistem berbasis ML dapat menangani volume transaksi yang sangat besar tanpa mengorbankan kecepatan atau akurasi.
Ketiga, mengenai adaptabilitas. Sistem ini dapat terus memperbarui modelnya berdasarkan pola-pola penipuan yang muncul.
Keempat, menyangkut edisiensi biaya: Dengan mengurangi kebutuhan intervensi manual, ML menghemat biaya operasional bank, sekaligus meminimalkan risiko kesalahan manusia.
Kelima, akurasi lebih tinggi. Algoritma ML dirancang untuk meningkatkan ketepatan deteksi, mengurangi kesalahan seperti false positives (transaksi sah yang ditandai sebagai penipuan), dan false negatives (penipuan yang tidak terdeteksi).
Jenis-jenis penipuan yang dideteksi oleh ML
Penipuan finansial bisa datang dalam berbagai bentuk, dan machine learning mampu mengatasi berbagai jenis penipuan yang kerap terjadi di perbankan, seperti penipuan kartu kredit. Penipu mencuri data kartu kredit melalui teknik phishing atau perangkat fisik seperti skimming.
Pencurian identitas juga marak terjadi. Penipu mencuri informasi pribadi nasabah untuk mengakses akun mereka dan melakukan transaksi ilegal. Lalu, penipuan transfer dana, dimana penipu mengelabui korban untuk melakukan transfer uang melalui manipulasi komunikasi.
Penipuan finansial bisa datang dalam berbagai bentuk, dan machine learning mampu mengatasi berbagai jenis penipuan yang kerap terjadi di perbankan, seperti penipuan kartu kredit. Penipu mencuri data kartu kredit melalui teknik phishing atau perangkat fisik seperti skimming.
Ada lagi penipuan investasi. Skema ini melibatkan janji palsu pengembalian tinggi. Kemudian phishing dan pharming. Phishing untuk mencuri informasi pribadi dan pharming untuk mengalihkan trafik ke situs palsu.
Bagaimana ML bekerja mendeteksi penipuan?
Machine learning menggunakan berbagai algoritma untuk menganalisis data transaksi dan menemukan pola-pola yang mencurigakan. Berikut adalah beberapa teknik utama yang digunakan dalam deteksi penipuan:
- Pembelajaran terawasi (Supervised Learning): Model ini dilatih menggunakan data yang sudah diberi label, seperti contoh transaksi penipuan dan sah. Algoritma seperti Random Forest dan Gradient Boosting (XGBoost) adalah contoh metode yang sering digunakan.
- Pembelajaran tidak terrawasi (Unsupervised Learning): Model ini menemukan pola dari data tanpa label. Algoritma seperti Isolation Forest dapat mengidentifikasi transaksi yang berbeda dari pola umum.
- Pembelajaran mendalam (Deep Learning): Teknik ini digunakan untuk mendeteksi pola yang kompleks. Recurrent Neural Networks (RNN) dapat mendeteksi pola perilaku nasabah yang mencurigakan.
- Metode ensemble: Pendekatan ini menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan ketepatan deteksi.
Panduan implementasi deteksi penipuan berbasis ML
Berikut langkah-langkah praktis yang bisa diikuti oleh manajemen bank untuk mengimplementasikan sistem ini:
Pertama, definisikan tujuan dan kebutuhan. Tentukan apa yang ingin dicapai dengan sistem deteksi penipuan, apakah ingin menekan false positives, atau meningkatkan deteksi real-time.
Kedua, kmpulkan dan bersihkan data. Kumpulkan data transaksi historis yang mencakup transaksi sah dan penipuan yang sudah terdeteksi. Bersihkan data dari kesalahan dan duplikasi.
Ketiga, pilih dan latih model machine learning. Pilih model ML yang sesuai seperti Random Forest, XGBoost, atau Deep Learning, lalu optimalkan model menggunakan teknik Grid Search atau Random Search.
Keempat, evaluasi kinerja model. Gunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk menilai kinerja model.
Kelima, deployment dan pemeliharaan berkelanjutan. Lakukan pemantauan secara real-time dan perbarui model dengan data transaksi terbaru agar tetap relevan.
Meskipun Machine Learning memberikan banyak manfaat, ada beberapa tantangan yang perlu diatasi saat mengimplementasikan teknologi ini.
Pertama, menyangkut keamanan data. Pastikan sistem mematuhi regulasi perlindungan data seperti GDPR dan menggunakan langkah-langkah keamanan yang kuat.
Dengan adopsi teknologi Machine Learning, perbankan dapat meningkatkan deteksi penipuan, melindungi pelanggan, dan memperkuat keamanan transaksi digital. Mengadopsi solusi ini tidak hanya membantu dalam efisiensi biaya dan waktu, tetapi juga memberikan perlindungan yang lebih kuat terhadap ancaman penipuan yang terus berkembang.
Kedua, bias model. Gunakan teknik seperti SMOTE untuk menyeimbangkan dataset dan mencegah bias dalam model.
Ketiga, adaptasi terhadap penipuan baru. Model perlu terus diperbarui agar tetap efektif terhadap ancaman baru.
Dengan adopsi teknologi Machine Learning, perbankan dapat meningkatkan deteksi penipuan, melindungi pelanggan, dan memperkuat keamanan transaksi digital. Mengadopsi solusi ini tidak hanya membantu dalam efisiensi biaya dan waktu, tetapi juga memberikan perlindungan yang lebih kuat terhadap ancaman penipuan yang terus berkembang.
*) Raditio Ghifiardi, adalah profesional IT dan keamanan siber yang diakui serta pemimpin transformatif masa depan dalam strategi AI/ML. Ia ahli dalam keamanan IT, pembicara di banyak konferensi global dan internasional, serta pendorong inovasi dan kepatuhan dalam sektor telekomunikasi dan perbankan. Dikenal karena memajukan standar industri dan menerapkan solusi serta kerangka kerja keamanan mutakhir.
